Penggunaan AI dan ML di Industri ASURANSI  Bikin Pelanggan Puas

Pentingnya AI dan ML di Industri ASURANSI  Bikin Pelanggan Puas ini akan menjadi Trenn Baru di Industri ini.

Meningkatkan Keterlibatan Pelanggan Asuransi dengan memanfaat Teknologi AL dan ML

Memanfaatkan AI dan ML untuk menyempurnakan keterlibatan pelanggan dalam asuransi dengan meningkatkan pengalaman pelanggan di sepanjang siklus hidup. 

Aturan 80-20 ekonom Italia Vilfredo Pareto adalah pepatah yang menegaskan bahwa 80% hasil dihasilkan dari 20% dari semua penyebab untuk setiap peristiwa tertentu. Memang benar di sektor-sektor seperti asuransi di mana 80% bisnis perusahaan berasal dari 20% pelanggan, sehingga sangat penting untuk mengidentifikasi 20% pelanggan ini dan menjaga hubungan baik dengan mereka untuk memastikan pendapatan di masa depan.

Namun, menjaga hubungan mengharuskan perusahaan untuk mengidentifikasi titik-titik penting dalam perjalanan pelanggan dan menerapkan  solusi end-to-end  untuk  meningkatkan nilai  dan  retensi pelanggan . Mempertahankan pelanggan bahkan di era digital ini sangat penting bagi perusahaan asuransi karena:

Akuisisi pelanggan baru dapat menelan biaya lima kali lipat lebih banyak daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada

Pelanggan yang puas mendatangkan lebih banyak pelanggan

Berkurangnya tingkat retensi berdampak negatif pada reputasi perusahaan

Selain itu, jumlah tertanggung yang "berisiko" meningkat pada tingkat yang mengkhawatirkan di vertikal yang berbeda. Menurut sebuah penelitian, persentase pelanggan yang akan "memperbarui secara pasti" dengan operator lama mereka telah turun secara signifikan. Tingkat peralihan di antara pembeli asuransi telah meningkat, menurunkan retensi pelanggan. Retensi pelanggan yang menurun dapat dikaitkan dengan pasar yang ramai, kurangnya titik sentuh layanan pelanggan yang banyak dan efektif, meningkatnya biaya asuransi, dan rasa ingin tahu pelanggan tentang layanan.

Evolusi Pelanggan

Kebiasaan konsumen baru dapat dikaitkan dengan evolusi teknologi. Seiring dengan perubahan zaman, ekspektasi nasabah terhadap produk asuransi telah berkembang pesat dan memaksa perusahaan asuransi untuk mengubah produk dan layanan mereka. Namun perubahan drastis dalam perilaku konsumen datang dengan meningkatnya jumlah milenial di pasar. Semakin banyak pelanggan sekarang lebih memilih titik kontak langsung dengan perusahaan asuransi. Ada permintaan yang meningkat untuk mendefinisikan kembali perjalanan keterlibatan pelanggan untuk memberikan layanan yang lebih baik.

Ingin tahu bagaimana solusi cerdas berbasis AI kami dapat membantu Anda mengikuti perubahan kebutuhan pelanggan? Jelajahi solusi asuransi kami sekarang!

Mendefinisikan Ulang Perjalanan Keterlibatan Pelanggan

Pahami – Libatkan – Pertahankan – Perbarui 

Memahami:

Dengan  memahami sentimen pelanggan –  Penanggung harus menganalisis ulasan produk pelanggan dan survei umpan balik untuk mengidentifikasi subjek diskusi dengan polaritas emosi (positif, netral, atau negatif) yang terkait dengannya. Selain itu, mereka harus menilai sentimen pelanggan melalui sejumlah besar data yang tersedia untuk menentukan skor C-SAT, promotor utama, dan pencela untuk merancang strategi yang efektif.

Dengan  memahami probabilitas churn pelanggan –  Perusahaan harus mengidentifikasi sentimen pelanggan bersama dengan data historis untuk menentukan probabilitas churn dinamis pelanggan. Memprediksi kemungkinan churn pelanggan dapat membantu agen dalam mempersempit pelanggan berisiko tinggi.

Dengan  memahami nilai pelanggan –  Setelah tingkat risiko pelanggan diidentifikasi, perusahaan asuransi harus menyusun strategi untuk memprioritaskan pelanggan. Ini dapat membantu mereka menemukan pelanggan bernilai tinggi dan menargetkan mereka. Memahami nilai pelanggan saat ini dan masa depan dapat membantu dalam mengidentifikasi pelanggan yang tepat untuk terlibat.

Melibatkan: 

Setelah memahami nilai pelanggan saat ini dan prediksi masa depan atau CLTV pelanggan, perusahaan asuransi dapat  mengelompokkan  populasi ke dalam 4 kategori, yaitu:

Nilai Masa Depan Tinggi Saat Ini Tinggi 

Nilai Masa Depan Rendah Saat Ini Tinggi

Nilai Masa Depan Tinggi Saat Ini Rendah

Nilai Masa Depan Rendah Saat Ini Rendah

Segmentasi ini akan membantu mengidentifikasi tindakan terbaik berikutnya untuk setiap rangkaian pelanggan.

Nilai tambah – Jual-silang/Jual-lebih:

Berdasarkan segmen pelanggan, perusahaan asuransi dapat mencoba opsi cross-sell atau upsell untuk memberikan nilai lebih kepada pelanggan mereka jika mereka termasuk dalam kategori kepuasan tinggi dan nilai masa depan. Mereka dapat menyelam lebih jauh ke dalam sentimen dan pendorong churn untuk pemahaman yang lebih baik tentang kekhawatiran dan tantangan.

Dengan mengidentifikasi-Apa, Siapa, Kapan & Bagaimana:

Melalui analisis kebutuhan pelanggan, analisis preferensi pelanggan, dan prediksi pendapatan/profitabilitas yang dibantu dengan pemodelan kecenderungan, agen dapat menargetkan pemegang polis dengan kecenderungan tertinggi untuk membeli produk/layanan yang sesuai.

Solusi Q untuk Persistensi

Solusi persistensi Quantiphi dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan perusahaan asuransi dan agen. Platform mengidentifikasi tingkat kepuasan pelanggan melalui analisis sentimen dengan menafsirkan sentimen pelanggan terhadap produk, merek, atau layanan mereka menggunakan percakapan online dan survei umpan balik. Ini menganalisis pendorong churn dan probabilitas churn dengan memanfaatkan data yang tersedia seperti demografi, transaksi, volume panggilan, dan lainnya untuk membantu perusahaan asuransi menyelaraskan produk/layanan mereka dengan lebih baik sesuai dengan perubahan kebutuhan pelanggan.

Tidak hanya itu, dengan tiga model ML independen – Prediksi Probabilitas Klaim Pelanggan, Prediksi Probabilitas Pembaruan Pelanggan, dan Prediksi Probabilitas Cross-Sell/Upsell Pelanggan, platform ini menentukan CLTV yang paling akurat. Prediksi CLTV terjadi sepanjang masa hidup pelanggan untuk memasukkan semua perubahan dalam perilaku pelanggan, peristiwa kehidupan, peristiwa lingkungan.

Untuk membantu agen menargetkan pelanggan yang paling berharga, solusinya menyediakan segmentasi sederhana dari nilai pelanggan saat ini dan masa depan. Ini membuatnya lebih mudah untuk mengidentifikasi pelanggan yang berkontribusi pada sebagian besar pendapatan bagi perusahaan.

Dengan demikian, platform berbasis AI Quantiphi menyempurnakan pendekatan persistensi dan membantu bisnis untuk memahami dan terlibat dengan pelanggannya sambil meningkatkan layanan dan retensi pelanggan secara proaktif di seluruh lini produk.

Ingin meningkatkan tingkat persistensi dan meningkatkan perjalanan pelanggan Anda? Pesan sesi dengan pakar kami sekarang!

 

Location:

Share :